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[一、开启 HDFS 机柜感知](#一、开启 HDFS 机柜感知)
[1. 增加 core-site.xml 配置项](#1. 增加 core-site.xml 配置项)
[2. 创建机柜感知脚本](#2. 创建机柜感知脚本)
[3. 创建机柜配置信息文件](#3. 创建机柜配置信息文件)
[4. 分发相关文件到其它节点](#4. 分发相关文件到其它节点)
[5. 重启 HDFS 使机柜感知生效](#5. 重启 HDFS 使机柜感知生效)
[三、安装配置 HBase 完全分布式集群](#三、安装配置 HBase 完全分布式集群)
[1. 在所有节点上配置环境变量](#1. 在所有节点上配置环境变量)
[2. 解压、配置环境](#2. 解压、配置环境)
[3. 修改 $HBASE_HOME/conf/regionservers 文件](#3. 修改 $HBASE_HOME/conf/regionservers 文件)
[4. 创建 HBase 使用的临时目录](#4. 创建 HBase 使用的临时目录)
[5. 修改 HBase 配置文件](#5. 修改 HBase 配置文件)
[6. 创建备用主节点文件](#6. 创建备用主节点文件)
[7. 分发配置文件到其它节点](#7. 分发配置文件到其它节点)
[四、启动 HBase 集群](#四、启动 HBase 集群)
[1. 启动 HBase](#1. 启动 HBase)
[2. 查看 HBase 相关进程](#2. 查看 HBase 相关进程)
[3. 查看 web 页面](#3. 查看 web 页面)
[4. 查看 HBase 在 Zookeeper 中的 znode](#4. 查看 HBase 在 Zookeeper 中的 znode)
[1. 进入 hbase shell 查看状态及简单读写测试](#1. 进入 hbase shell 查看状态及简单读写测试)
[2. 自动切换测试](#2. 自动切换测试)
完全分布式 HBase 集群的运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop,在前一篇中已经详细介绍了他们的安装部署及运行,参见"基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓(1)------ Hadoop HA 安装部署"。本篇继续介绍在相同主机环境下安装配置完全分布式 HBase 集群。
一、开启 HDFS 机柜感知
HBase 中的数据存储在 HDFS 上,为了优化性能,首先开启 HDFS 的机柜感知功能。在 node1 上执行下面的操作步骤。
1. 增加 core-site.xml 配置项
# 编辑 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml 文件
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
# 增加配置项
<property>
<name>topology.script.file.name</name>
<value>/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh</value>
</property>
2. 创建机柜感知脚本
# 编辑 /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh 文件
vim /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh
内容如下:
#!/bin/bash
# 此处是你的机架配置文件 topology.sh 所在目录
HADOOP_CONF=/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop
while [ $# -gt 0 ] ;
do
# 脚本第一个参数节点 ip 或者主机名称赋值给 nodeArg
nodeArg=$1
# 以只读的方式打开机架配置文件
exec<${HADOOP_CONF}/topology.data
# 声明返回值临时变量
result=""
# 开始逐行读取
while read line
do
# 赋值行内容给 ar,通过这种 变量=( 值 )的方式赋值,下面可以通过数组的方式取出每个词
ar=( $line )
# 判断输入的主机名或者 ip 是否和该行匹配
if [ "${ar[0]}" = "$nodeArg" ]||[ "${ar[1]}" = "$nodeArg" ]
then
# 将机架信息赋值给 result
result="${ar[2]}"
fi
done
shift
# -z 判断字符串长度是否为0,不为0输出实际机架,为0返回默认机架信息
if [ -z "$result" ]
then
echo -n "/default-rack"
else
echo -n "$result"
fi
done
修改文件属性为可执行:
chmod 755 /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh
3. 创建机柜配置信息文件
# 编辑 /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.data 文件
vim /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.data
内容如下:
172.18.4.126 node1 /dc1/rack1
172.18.4.188 node2 /dc1/rack1
172.18.4.71 node3 /dc1/rack1
172.18.4.86 node4 /dc1/rack1
4. 分发相关文件到其它节点
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/core-site.xml node2:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh node2:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.data node2:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/core-site.xml node3:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh node3:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.data node3:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/core-site.xml node4:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.sh node4:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
scp /root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/topology.data node4:/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/
5. 重启 HDFS 使机柜感知生效
# node1 执行
stop-dfs.sh
# node1、node2、node3 执行
hdfs --daemon stop journalnode
hdfs --daemon start journalnode
# node1 执行
start-dfs.sh
执行 hdfs dfsadmin -printTopology 打印机架信息,可以看到集群已经按照配置感应到节点机架位置。
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hdfs dfsadmin -printTopology
Rack: /dc1/rack1
172.18.4.71:9866 (node3) In Service
172.18.4.188:9866 (node2) In Service
172.18.4.86:9866 (node4) In Service
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
二、主机规划
所需安装包:HBase-2.5.7
下表描述了四个节点上分别将会运行的相关进程。简便起见,安装部署过程中所用的命令都使用操作系统的 root 用户执行。
|-------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| 节点 进程 | node1 | node2 | node3 | node4 |
| HMaster | * | | | * |
| HRegionServer | | * | * | * |
三、安装配置 HBase 完全分布式集群
1. 在所有节点上配置环境变量
# 编辑 /etc/profile 文件
vim /etc/profile
# 添加下面两行
export HBASE_HOME=/root/hbase-2.5.7-hadoop3/
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
# 加载生效
source /etc/profile
在 node1 上执行以下步骤。
2. 解压、配置环境
# 解压
tar -zxvf hbase-2.5.7-hadoop3-bin.tar.gz
# 编辑 $HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh 文件设置 HBase 运行环境
vim $HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh
# 在文件末尾添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_202-amd64
export HBASE_LOG_DIR=${HBASE_HOME}/logs
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HBASE_CLASSPATH=/root/hadoop-3.3.6/etc/hadoop
export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true"
export HBASE_PID_DIR=${HBASE_HOME}/tmp
- HBASE_MANAGES_ZK 设置成 true,则使用 HBase 自带的 Zookeeper 进行管理,只能实现单机模式,常用于测试环境。设为false,启动独立的 Zookeeper。
- HBASE_CLASSPATH 用于引导 HBase 找到 Hadoop 集群,一定要改成 Hadoop 的配置文件目录,不然无法识别 Hadoop 集群名称。
- HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP 设置不扫描 hadoop 的 jar。如果扫描很容易出现异常 object is not an instance of declaring class。
3. 修改 $HBASE_HOME/conf/regionservers 文件
将下面内容覆盖文件,默认只有 localhost。
# 编辑 $HBASE_HOME/conf/regionservers 文件
vim $HBASE_HOME/conf/regionservers
内容如下:
node2
node3
node4
4. 创建 HBase 使用的临时目录
mkdir $HBASE_HOME/tmp
5. 修改 HBase 配置文件
# 备份原始文件
cp $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml.bak
# 编辑 $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml 文件
vim $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml
配置如下:
<configuration>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://mycluster/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/root/hbase-2.5.7-hadoop3/tmp</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
</property>
<!-- Zookeeper元数据快照的存储目录(需要和Zookeeper的zoo.cfg 配置文件中的属性一致)-->
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/var/lib/zookeeper/data</value>
</property>
<property>
<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.wal.provider</name>
<value>filesystem</value>
</property>
<!-- 为使用 Phoenix,hbase.client.keyvalue.maxsize 不能设置为 0 -->
<property>
<name>hbase.client.keyvalue.maxsize</name>
<value>10485760</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.distributed.log.splitting</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 一次 RPC 请求读取的数据行数,该参数设置有助于优化读取效率 -->
<property>
<name>hbase.client.scanner.caching</name>
<value>5000</value>
</property>
<!-- 当分区中 StoreFile 大小超过该值时,该分区可能会被拆分(受是否开启了自动 split 影响),
一般线上集群会关闭 split 以免影响性能,因此会将该值设置的比较大,如 100G -->
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>107374182400</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
<value>268435456</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.handler.count</name>
<value>200</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit</name>
<value>0.38</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.block.multiplier</name>
<value>8</value>
</property>
<property>
<name>hbase.server.thread.wakefrequency</name>
<value>1000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rpc.timeout</name>
<value>400000</value>
</property>
<!-- 当 HStore 的 StoreFile 数量超过该配置时,MemStore 刷新到磁盘之前需要进行拆分(split)
或压缩(compact),除非超过 hbase.hstore.blockingWaitTime 配置的时间。因此,当禁止
自动主压缩(major compact)的时候该配置项一定要注意配置一个较大的值 -->
<property>
<name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
<value>5000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
<value>1000000</value>
</property>
<property>
<name>zookeeper.session.timeout</name>
<value>180000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.optionallogflushinterval</name>
<value>5000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.client.write.buffer</name>
<value>5242880</value>
</property>
<!-- 当 HStore 的 StoreFile 数量超过该配置的值时,可能会触发压缩,该值不能设置得过大,否则
会影响性能,一般建议设置为 3~5 -->
<property>
<name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
<value>5</value>
</property>
<property>
<name>hbase.hstore.compaction.max</name>
<value>12</value>
</property>
<!-- 将该值设置为 1 以禁止线上表的自动拆分(split),可以在建表的时候预分区或者之后手动分区 -->
<property>
<name>hbase.regionserver.regionSplitLimit</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.thread.compaction.large</name>
<value>5</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.thread.compaction.small</name>
<value>8</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.logcleaner.ttl</name>
<value>3600000</value>
</property>
<!-- 配置主压缩的时间间隔,0 表示禁止自动主压缩,如果是线上响应时间敏感的应用,则建议禁止而
等到非高峰期手动压缩,否则很可能导致 HBase 响应超时而引起性能抖动 -->
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.hedged.read.threadpool.size</name>
<value>20</value> <!-- 20 threads -->
</property>
<property>
<name>dfs.client.hedged.read.threshold.millis</name>
<value>5000</value> <!-- 10 milliseconds -->
</property>
</configuration>
6. 创建备用主节点文件
# 编辑 $HBASE_HOME/conf/backup-masters 文件
vim $HBASE_HOME/conf/backup-masters
内容如下:
node4
注意:该文件不能写注释,因为启动时会把注释的那行当成服务器列表而导致启动失败。
7. 分发配置文件到其它节点
scp -r $HBASE_HOME node2:/root/
scp -r $HBASE_HOME node3:/root/
scp -r $HBASE_HOME node4:/root/
四、启动 HBase 集群
1. 启动 HBase
# 在 node1 节点上执行
start-hbase.sh
# 输出
[root@vvml-yz-hbase-test~]#start-hbase.sh
running master, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3//logs/hbase-root-master-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.126.out
node2: running regionserver, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3/bin/../logs/hbase-root-regionserver-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.188.out
node3: running regionserver, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3/bin/../logs/hbase-root-regionserver-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.71.out
node4: running regionserver, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3/bin/../logs/hbase-root-regionserver-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.86.out
node4: running master, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3/bin/../logs/hbase-root-master-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.86.out
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
2. 查看 HBase 相关进程
用 jps 可以看到 HMaster、HRegionServer 进程:
# node1
[root@vvml-yz-hbase-test~]#jps
578 NameNode
32724 JournalNode
9621 QuorumPeerMain
3654 HMaster
15563 ResourceManager
13645 JobHistoryServer
32079 DFSZKFailoverController
4367 Jps
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
# node2
[root@vvml-yz-hbase-test~]#jps
1249 DataNode
17219 NodeManager
4291 HRegionServer
1925 JournalNode
4969 Jps
15007 QuorumPeerMain
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
# node3
[root@vvml-yz-hbase-test~]#jps
5316 QuorumPeerMain
12452 DataNode
13144 JournalNode
7483 NodeManager
15356 HRegionServer
16030 Jps
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
# node4
[root@vvml-yz-hbase-test~]#jps
8352 NodeManager
22480 HRegionServer
19857 NameNode
10531 ResourceManager
23555 Jps
19206 DFSZKFailoverController
22599 HMaster
19116 DataNode
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
3. 查看 web 页面
web地址:
如下图所示,node1 为 Master,node4 为 Backup Master。
4. 查看 HBase 在 Zookeeper 中的 znode
zkCli.sh -server node1:2181
...
[zk: node1:2181(CONNECTED) 0] ls /hbase
[backup-masters, draining, flush-table-proc, hbaseid, master, master-maintenance, meta-region-server, namespace, online-snapshot, rs, running, splitWAL, switch, table]
[zk: node1:2181(CONNECTED) 1]
五、安装验证
1. 进入 hbase shell 查看状态及简单读写测试
# 进入 hbase shell
hbase shell
# 查看状态
status
# 创建测试表
create 'test', 'cf'
# 列出表
list 'test'
# 查看表结构
describe 'test'
# 插入数据
put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
# 全表扫描
scan 'test'
# 用 rowkey 查询
get 'test', 'row1'
# 退出 hbase shell
exit
输出:
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase shell
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.5.7-hadoop3, r6788f98356dd70b4a7ff766ea7a8298e022e7b95, Thu Dec 14 16:16:10 PST 2023
Took 0.0011 seconds
hbase:001:0> status
1 active master, 1 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load
Took 0.4587 seconds
hbase:002:0> create 'test', 'cf'
Created table test
Took 0.6557 seconds
=> Hbase::Table - test
hbase:003:0> list 'test'
TABLE
test
1 row(s)
Took 0.0209 seconds
=> ["test"]
hbase:004:0> describe 'test'
Table test is ENABLED
test, {TABLE_ATTRIBUTES => {METADATA => {'hbase.store.file-tracker.impl' => 'DEFAULT'}}}
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf', INDEX_BLOCK_ENCODING => 'NONE', VERSIONS => '1', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FORE
VER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', IN_MEMORY => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'tru
e', BLOCKSIZE => '65536 B (64KB)'}
1 row(s)
Quota is disabled
Took 0.1227 seconds
hbase:005:0> put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
Took 0.0683 seconds
hbase:006:0> put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
Took 0.0053 seconds
hbase:007:0> put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
Took 0.0093 seconds
hbase:008:0> scan 'test'
ROW COLUMN+CELL
row1 column=cf:a, timestamp=2024-03-07T11:20:22.299, value=value1
row2 column=cf:b, timestamp=2024-03-07T11:20:29.270, value=value2
row3 column=cf:c, timestamp=2024-03-07T11:20:33.538, value=value3
3 row(s)
Took 0.0241 seconds
hbase:009:0> get 'test', 'row1'
COLUMN CELL
cf:a timestamp=2024-03-07T11:20:22.299, value=value1
1 row(s)
Took 0.0071 seconds
hbase:010:0> exit
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
可以看到,现在是一个 active master,一个 backup masters,三个 RegionServer。
2. 自动切换测试
(1)故障模拟
# 在 active master 节点上(这里是 node1),kill 掉 HMaster 进程
jps|grep HMaster|awk '{print $1}'|xargs kill -9
(2)查看状态
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase shell
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.5.7-hadoop3, r6788f98356dd70b4a7ff766ea7a8298e022e7b95, Thu Dec 14 16:16:10 PST 2023
Took 0.0010 seconds
hbase:001:0> status
1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 1.0000 average load
Took 0.4730 seconds
hbase:002:0> put 'test', 'row4', 'cf:d', 'value4'
Took 0.1254 seconds
hbase:003:0> scan 'test'
ROW COLUMN+CELL
row1 column=cf:a, timestamp=2024-03-07T11:20:22.299, value=value1
row2 column=cf:b, timestamp=2024-03-07T11:20:29.270, value=value2
row3 column=cf:c, timestamp=2024-03-07T11:20:33.538, value=value3
row4 column=cf:d, timestamp=2024-03-07T11:26:55.140, value=value4
4 row(s)
Took 0.0244 seconds
hbase:004:0> exit
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
现在只有一个 active master,数据正常读写。
(3)故障恢复
# node1 上执行
hbase-daemon.sh start master
jps
输出:
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase-daemon.sh start master
running master, logging to /root/hbase-2.5.7-hadoop3//logs/hbase-root-master-vvml-yz-hbase-test.172.18.4.126.out
[root@vvml-yz-hbase-test~]#jps
578 NameNode
7138 Jps
32724 JournalNode
9621 QuorumPeerMain
15563 ResourceManager
13645 JobHistoryServer
6781 HMaster
32079 DFSZKFailoverController
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
(5)查看状态
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase shell
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.5.7-hadoop3, r6788f98356dd70b4a7ff766ea7a8298e022e7b95, Thu Dec 14 16:16:10 PST 2023
Took 0.0011 seconds
hbase:001:0> status
1 active master, 1 backup masters, 3 servers, 0 dead, 1.0000 average load
Took 5.4624 seconds
hbase:002:0> status 'detailed'
version 2.5.7-hadoop3
0 regionsInTransition
active master: node4:16000 1709780353589
RpcServer.priority.RWQ.Fifo.write.handler=0,queue=0,port=16000: status=Waiting for a call, state=WAITING, startTime=1709781875067, completionTime=-1
RpcServer.priority.RWQ.Fifo.write.handler=1,queue=0,port=16000: status=Waiting for a call, state=WAITING, startTime=1709781875221, completionTime=-1
RpcServer.default.FPBQ.Fifo.handler=199,queue=19,port=16000: status=Servicing call from 172.18.4.126:36280: GetClusterStatus, state=RUNNING, startTime=1709781969214, completionTime=-1
1 backup masters
node1:16000 1709782204055
master coprocessors: []
3 live servers
node2:16020 1709780352218
...
node3:16020 1709780355334
...
node4:16020 1709780353541
...
0 dead servers
Took 0.0275 seconds
=> #<Java::JavaUtil::Collections::UnmodifiableRandomAccessList:0x7db162f2>
hbase:003:0> exit
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
可以看到,现在 node1 和 node4 互换了角色,node4 为 active master,node1 为 backup master,三个 RegionServer 正常。
(6)再次自动切换
# node4 上执行
jps|grep HMaster|awk '{print $1}'|xargs kill -9
# 查看状态
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase shell
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.5.7-hadoop3, r6788f98356dd70b4a7ff766ea7a8298e022e7b95, Thu Dec 14 16:16:10 PST 2023
Took 0.0011 seconds
hbase:001:0> status
1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 1.0000 average load
Took 5.4625 seconds
hbase:002:0> exit
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
# node4 上执行
hbase-daemon.sh start master
# 查看状态
[root@vvml-yz-hbase-test~]#hbase shell
HBase Shell
Use "help" to get list of supported commands.
Use "exit" to quit this interactive shell.
For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.5.7-hadoop3, r6788f98356dd70b4a7ff766ea7a8298e022e7b95, Thu Dec 14 16:16:10 PST 2023
Took 0.0010 seconds
hbase:001:0> status 'detailed'
version 2.5.7-hadoop3
0 regionsInTransition
active master: node1:16000 1709782204055
RpcServer.priority.RWQ.Fifo.write.handler=0,queue=0,port=16000: status=Waiting for a call, state=WAITING, startTime=1709782709881, completionTime=-1
RpcServer.priority.RWQ.Fifo.write.handler=1,queue=0,port=16000: status=Waiting for a call, state=WAITING, startTime=1709782709895, completionTime=-1
RpcServer.default.FPBQ.Fifo.handler=199,queue=19,port=16000: status=Servicing call from 172.18.4.86:39042: GetClusterStatus, state=RUNNING, startTime=1709782750795, completionTime=-1
1 backup masters
node4:16000 1709782808170
master coprocessors: []
3 live servers
node2:16020 1709780352218
...
node3:16020 1709780355334
...
node4:16020 1709780353541
...
0 dead servers
Took 0.4674 seconds
=> #<Java::JavaUtil::Collections::UnmodifiableRandomAccessList:0x28bd5015>
hbase:002:0> put 'test', 'row5', 'cf:e', 'value5'
Took 0.1138 seconds
hbase:003:0> scan 'test'
ROW COLUMN+CELL
row1 column=cf:a, timestamp=2024-03-07T11:20:22.299, value=value1
row2 column=cf:b, timestamp=2024-03-07T11:20:29.270, value=value2
row3 column=cf:c, timestamp=2024-03-07T11:20:33.538, value=value3
row4 column=cf:d, timestamp=2024-03-07T11:26:55.140, value=value4
row5 column=cf:e, timestamp=2024-03-07T11:41:18.171, value=value5
5 row(s)
Took 0.0293 seconds
hbase:004:0> exit
[root@vvml-yz-hbase-test~]#
可以看到,现在 node1 和 node4 再次互换了角色,node1 为 active master,node4 为 backup master,三个 RegionServer 正常,数据正常读写。